19  Introducción a Rmarkdown

Es un procesador de texto que ofrece además la posibilidad de incluir trozos de código desde R (u otros formatos). El principal beneficio de esta herramienta es que permite trabajar en un sólo documento tanto la redacción del contenido narrativo de reportes de investigación, como también la construcción y presentación formal de resultados de análisis estadísticos. https://bookdown.org/gboccardo/manual-ED-UCH/

Aquí el cheatsheet: https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/rmarkdown-cheatsheet.pdf

El paquete {knitr} integra en un sólo archivo markdown el texto ingresado en formato RMarkdown y los resultados de la ejecución de los códigos construidos mediante R.

19.1 Elementos del Rmarkdown

El encabezado, ese lo modificamos desde que abrimos el archivo y se escribe automáticamente en el código.

El texto, es lo que escribimos.

El código, insertamos los chunks. Aprovechemos para instalar los paquetes de hoy.

if(!require("pacman")) install.packages("pacman")

Loading required package: pacman

pacman::p_load(tidyverse, readxl, haven, janitor, plotly, sjlabelled, kableExtra, summarytools, reshape2, osmdata, ggmap, rgdal, tibble, sf)

also installing the dependencies 'lobstr', 'magick', 'pryr', 'rapportools'

The downloaded binary packages are in
    /var/folders/cs/l39f28z17sd6hk2mhxkpgz_c0000gn/T//RtmpxjNEZ1/downloaded_packages

summarytools installed

Warning in system2("/usr/bin/otool", c("-L", shQuote(DSO)), stdout = TRUE):
comando ejecutado ''/usr/bin/otool' -L '/Library/Frameworks/R.framework/
Resources/library/tcltk/libs//tcltk.so'' tiene estatus 1

echo = FALSE significa que no se desplegará la sintaxis en el reporte, pero sí se ejecutará la operación y mostrarán los resultados.

results = ’asis indica que el resultado se exportará directamente al nuevo archivo, sin que sea configurado por RMarkdown. Esto es útil con funciones que formatean de manera inmediata los resultados al formato deseado.

message = FALSE indica que no se mostrarán los mensajes de información en el informe final.

Cuando le hacemos click en la opción “knit” un documento se va a generar e incluye el contenido, así como los resultados de los códigos que incluyamos.

El primer título se pone con un signo de numeral # Título 1 ## Subtítulo 1 ### Subtítulo 1.1

También hay varias opciones para resaltar el texto. negrita

cursiva

subrayado

Podemos también hacer listas + Elemento 1 + Elemento 2 1. Sub elemento 1. 2. Sub elemento 2.

19.2 Tablitas

Hay varias opciones para hacer tablitas en Rmarkdown.

Una de ellas es con summarytools, para hacer tablas de frecuencias.

Primero vamos a abrir la base de datos de concentrado2020.

concentrado2020 <- haven::read_dta("datos/concentrado2020.dta")

Convertimos nuestra variable de sexo_jefe.

concentrado2020 <- concentrado2020 %>% 
  mutate(sexo_factor = factor(concentrado2020$sexo_jefe, 
                              labels = c("Hombre", "Mujer")))

Hacemos la tabla con summary tools.

freq(concentrado2020$sexo_factor, 
     style = "simple", 
     justify = "center")

Frequencies  
concentrado2020$sexo_factor  
Type: Factor  

              Freq    % Valid   % Valid Cum.   % Total   % Total Cum. 
------------ ------- --------- -------------- --------- --------------
   Hombre     63230    71.04       71.04        71.04       71.04     
   Mujer      25776    28.96       100.00       28.96       100.00    
    <NA>        0                               0.00        100.00    
   Total      89006   100.00       100.00      100.00       100.00    

Le quitamos los NAs.

freq(concentrado2020$sexo_factor, 
     style = "simple", 
     justify = "center", 
     report.nas=F)

Frequencies  
concentrado2020$sexo_factor  
Type: Factor  

              Freq      %      % Cum. 
------------ ------- -------- --------
   Hombre     63230   71.04    71.04  
   Mujer      25776   28.96    100.00 
   Total      89006   100.00   100.00 

Podemos hacer los estadísticos descriptivos.

descr(concentrado2020$edad_jefe, 
      style = "simple", 
      justify = "center")

Descriptive Statistics  
concentrado2020$edad_jefe  
Label: Edad del jefe del hogar  
N: 89006  

                   edad_jefe 
----------------- -----------
      Mean           51.09   
     Std.Dev         15.99   
       Min           14.00   
       Q1            39.00   
     Median          50.00   
       Q3            62.00   
       Max          107.00   
       MAD           17.79   
       IQR           23.00   
       CV            0.31    
    Skewness         0.28    
   SE.Skewness       0.01    
    Kurtosis         -0.56   
     N.Valid       89006.00  
    Pct.Valid       100.00   

También podemos utilizar el paquete kableExtra.

Primero hacemos una tabla de frecuencias y la guardamos en formato data.table.

tabla <- concentrado2020 %>% 
  tabyl(sexo_factor) %>% 
  adorn_pct_formatting(digits=1)

tabla <- tabla %>% 
  rename(Sexo=sexo_factor) %>% 
  rename(Frecuencia=n) %>% 
  rename(Porcentaje=percent)

Opción más básica

kbl(tabla)

Sexo	Frecuencia	Porcentaje
Hombre	63230	71.0%
Mujer	25776	29.0%

O le podemos cambiar el tema.

tabla %>%
  kbl() %>%
  kable_styling()

Sexo	Frecuencia	Porcentaje
Hombre	63230	71.0%
Mujer	25776	29.0%

Otras opciones son: kable_paper, kable_classic, kable_classic_2, kable_minimal, kable_material y kable_material_dark.

tabla %>%
  kbl() %>%
  kable_paper("hover", full_width = F)

Sexo	Frecuencia	Porcentaje
Hombre	63230	71.0%
Mujer	25776	29.0%

Podemos cambiar el tipo de letra y el tema a clásico. Además agregarle el título.

tabla %>%
  kbl(caption = "Número de hombres y mujeres jefas de hogar en México 2020") %>%
  kable_classic(full_width = T, html_font = "Cambria")

Número de hombres y mujeres jefas de hogar en México 2020

Sexo	Frecuencia	Porcentaje
Hombre	63230	71.0%
Mujer	25776	29.0%

Para agregar una fila sombreada y otra no.

kbl(tabla) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))

Sexo	Frecuencia	Porcentaje
Hombre	63230	71.0%
Mujer	25776	29.0%

Podemos hacerla más pequeña y justificarla a la izquierda o derecha. Además podemos cambiar el tamaño de la letra.

kbl(tabla) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = "striped", full_width = F, position = "left", font_size=9)

Sexo	Frecuencia	Porcentaje
Hombre	63230	71.0%
Mujer	25776	29.0%

Podemos especificar detalles en las columnas o filas con column_spec() y row_spec().

kbl(tabla) %>%
  kable_paper("striped", full_width = F) %>%
  column_spec(2, bold = T) %>%
  row_spec(1, bold = T, color = "white", background = "#D7261E")

Sexo	Frecuencia	Porcentaje
Hombre	63230	71.0%
Mujer	25776	29.0%

Para más detalles, pueden ver la información del paquete: https://cran.r-project.org/web/packages/kableExtra/vignettes/awesome_table_in_html.html

https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/kable.html

https://rpubs.com/STEMResearch/frequency-tabulations

19.3 Gráficos

Para los gráficos podemos utilizar el paquete plotly que vimos.

Abrimos la base de datos

carencias_2020_estatal <- read_excel("datos/carencias_2020_estatal.xlsx")

La convertimos de formato wide a formato long.

base_modif <- carencias_2020_estatal %>% 
  select(-region) 

base_modif <- melt(base_modif, id.vars=c("edo")) 

Hacemos un gráfico de barras escogiendo el estado.

grafico <- base_modif %>% 
  filter(edo=="Campeche") %>% 
  ggplot(aes(x=variable, y=value))+
  geom_col(fill = "#440154")+
  coord_flip()+
  theme_minimal()+
  labs(
    title="Carencias Sociales, Campeche 2020",
    x="", 
    y="Porcentaje"
  )

Ahora lo hacemos interactivo.

interactivo<-ggplotly(grafico)
interactivo

19.4 Mapas

Podemos hacer uno de los mapas que hicimos.

cdmx_bb<-osmdata::getbb("Mexico City")
cdmx_map <- ggmap::get_map(cdmx_bb, maptype = "roadmap")

Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/458/910.png

Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/459/910.png

Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/460/910.png

Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/461/910.png

Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/458/911.png

Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/459/911.png

Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/460/911.png

Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/461/911.png

Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/458/912.png

Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/459/912.png

Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/460/912.png

Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/461/912.png

Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/458/913.png

Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/459/913.png

Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/460/913.png

Source : http://tile.stamen.com/terrain/11/461/913.png

cdmx_hospitals <- cdmx_bb %>%
  opq() %>%
  add_osm_feature(key = "amenity", value = "hospital") %>%
  osmdata_sf()

grafico <- ggmap(cdmx_map) +
  geom_sf(
    data = cdmx_hospitals$osm_polygons,
    inherit.aes = FALSE,
    colour = "#08519c",
    fill = "#08306b",
    alpha = .5,
    size = 1
  ) +
  labs(
    title = "Hospitales en CDMX",
    x = "Latitud",
    y = "Longitud"
  )

Coordinate system already present. Adding new coordinate system, which will replace the existing one.

ggplotly(grafico)

Haremos otro mapa.

La función readOGR del paquete rgdal, extrae automáticamente la información utilizada por otros paquetes SIG de código abierto como QGIS y permite a R manejar una gama más amplia de formatos de datos espaciales. Esta función lee datos OGR y datos vectoriales, pero solamente permite manejar capas con características geométricas (no mezcla puntos, líneas o polígonos en una sola capa) y a su vez establecerá un sistema de referencia espacial si la capa tiene dichos metadatos.

Para leer un archivo shapefile, se establecen los siguientes argumentos, como dsn, en donde se indica el directorio que contiene los shapes y layer que es el nombre explícito de la capa a trabajar y dichas capas deben de ir sin la extensión .shp.

A continuación se lee el archivo .shp que contiene de manera integrada la división de el área geoestadística estatal agee.

require(rgdal)

shape_estados <- readOGR(dsn ="conjunto_de_datos", 
                          layer = "00ent",
                           encoding = "UTF-8",
                            use_iconv = TRUE)

Warning in OGRSpatialRef(dsn, layer, morphFromESRI = morphFromESRI, dumpSRS
= dumpSRS, : Discarded datum International_Terrestrial_Reference_Frame_2008
in Proj4 definition: +proj=lcc +lat_0=12 +lon_0=-102 +lat_1=17.5 +lat_2=29.5
+x_0=2500000 +y_0=0 +ellps=GRS80 +units=m +no_defs

OGR data source with driver: ESRI Shapefile 
Source: "/Users/anaescoto/Dropbox/2022/Curso_r_cnvl/coneval/conjunto_de_datos", layer: "00ent"
with 32 features
It has 3 fields

¿Qué hay?

class(shape_estados)

[1] "SpatialPolygonsDataFrame"
attr(,"package")
[1] "sp"

shape_estados$CVE_ENT

 [1] "01" "02" "03" "04" "05" "06" "07" "08" "09" "10" "11" "12" "13" "14" "15"
[16] "16" "17" "18" "19" "20" "21" "22" "23" "24" "25" "26" "27" "28" "29" "30"
[31] "31" "32"

Mapa vacío

ggplot() +  
  geom_polygon(data=shape_estados, aes(x=long, y=lat, group=group), fill="white", color="black") 

Regions defined for each Polygons

Vamos a utilizar la base de datos de carencias otra vez.

shape_estados_tbl <- as_tibble(st_as_sf(shape_estados))
carencias_2020_estatal <- carencias_2020_estatal %>% 
  rename(CVE_ENT=region)

Juntamos la variable que nos interesa con los shapes.

base_modif <- carencias_2020_estatal %>% 
  select(CVE_ENT, rezago_educativo) %>% 
  inner_join(shape_estados_tbl, by="CVE_ENT")

p <- ggplot(data = base_modif) +  
      geom_sf(mapping = aes(geometry = geometry, 
      fill = rezago_educativo))  + 
       theme_minimal()+
scale_fill_gradientn(colours = wesanderson::wes_palette("Zissou1", 25, type = "continuous")) +
    theme(plot.title = element_text(size=22),legend.key.size = unit(0.5, "cm"),
        legend.position = c(0.8, 0.7)) + 
  labs(title = "Rezago educativo a nivel estatal",
             fill = "Porcentaje",
             caption = "Fuente: CONEVAL, 2020")

p

https://rpubs.com/dvillasanao/Mapas_desagregacion_geografica_Mexico

Ahora interactivo.

ggplotly(p)